一种基于重心计算的角点检测算法

提出了一种基于重心计算的轮廓曲线角点提取算法.针对图像的数字化轮廓曲线,首先,以等曲线长为特征点检测邻域,通过插值法得到精确的支持区域端点;接着,采用分割多边形法计算支持区域重心,避免了重心近似引起的误差;最后,以曲线上的点到其对应支持区域重心距离为特征值,依据该特征值区域最大化方法实现角点提取.实验证明,本算法具有较强的抗噪声、干扰能力,且运行速度快,角点寻找准确.

人体足弓类型评价参数自动提取、可靠性分析及分类结果一致性研究

为了实现对人体足弓类型进行科学评价和分类,本文研究了如何从二维脚印图中快速地自动提取系列足弓类型评价参数,利用实验设计的方法对系列评价参数进行了可靠性、相关性和分类结果一致性的分析。研究表明足弓系数和脚印系数比比值系数有更好可靠性,三种参数存在很好的线性相关性,通过它们进行脚型分类的结果有较好的一致性。研究结果对鞋类产品设计、运动员与士兵的选拨、足部保健等有重要的实际意义。

基于角点匹配的密封条截面图像分块配准算法

分析了汽车密封条传统检测方法的不足,针对现有方法无法测量的分块整体形变密封条,提出了一种基于角点匹配的轮廓分块配准算法。配准算法首先利用支持邻域求取轮廓角点,再利用分块角点匹配求取每块的仿射变换初值,最后利用基于最小二乘的搜索策略获得最佳配准效果。本算法在密封条存在较大分块形变时可实现有效测量,具有省去夹具装夹、节约测量时间和成本的优点。通过大量的实验证明,该方法的快速有效。